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Enregistrement W4412662569 · doi:10.14740/wjon2599

Association of Low Educational Attainment and Higher Colorectal Cancer Risk: Mediatory Effect of Lifestyle-Associated Factors Within Local Context

2025· article· en· W4412662569 sur OpenAlexvenueno aff
Herindita Puspitaningtyas, Juan Adrian Wiranata, Bayu Satria Wiratama, Jajah Fachiroh, Susanna Hilda Hutajulu

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Colorectal cancerAssociation (psychology)Educational attainmentOncologyCancerInternal medicineGerontologyPsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Educational attainment may influence colorectal cancer (CRC) risks, though the association remains inconclusive. The association might be mediated by health behaviors. This study aimed to explore the association of education on risks of CRC and to elucidate the mediatory effects of lifestyle-associated factors. Methods: This case-control study included 174 cases and 296 healthy controls. We used a semi-structured questionnaire to collect information on participants' sociodemographic factors (age, sex, marital status, monthly income, and family history of CRC) and lifestyle-associated behaviors (smoking status, physical activity, and frequency of red meat, legumes, and vegetables intake). Body mass index (BMI) was calculated using body mass measured at first contact. Participants' education was categorized into those who completed basic education (≥ 12 years) and those who did not complete basic education (< 12 years). Logistic and multiple logistic regression analyses were employed to test the correlation between education and risk of CRC, adjusted by sociodemographic and lifestyle-associated factors. Path analysis was performed to test the mediatory effect of lifestyle-associated behaviors on the correlation. Results: Participants with lower educational attainment had higher odds of CRC (odds ratio (OR) = 4.76, 95% confidence interval (CI) = 3.07 - 7.38), and the association remained consistent when adjusted by sociodemographic factors (adjusted OR (aOR) = 3.06, 95% CI = 1.86 - 5.03) and combined with lifestyle-associated behaviors (aOR = 2.73, 95% CI = 1.43 - 5.22). The association were consistent among men (OR = 6.14, 95% CI = 3.12 - 12.06; aOR = 4.65, 95% CI = 2.19 - 9.87; aOR = 1.05, 95% CI = 1.02 - 1.09), yet no longer significant among women when adjusted with sociodemographic and lifestyle-associated factors (OR = 3.91, 95% CI = 2.19 - 6.97; aOR = 2.02, 95% CI = 1.02 - 4.00; aOR = 1.56, 95% CI = 0.61 - 3.95). Path analysis showed that the association between educational attainment and risk of CRC was mediated by physical activity, BMI, and intake of red meat, legumes, and vegetables. Conclusion: In our study, educational attainment was inversely correlated with the odds of CRC and might be mediated by physical activity, BMI, and intake of red meat, legumes, and vegetables. Taking other sociodemographic and lifestyle-associated factors into account, the association between lower educational attainment and higher odds of CRC was more substantial among men. These findings highlight the importance of promoting education and healthy lifestyle behaviors, particularly among men, as an essential part of targeted public health strategies in reducing burden of CRC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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